Перспективы эконометрики - Эконометрика как наука

Прикладная эконометрика -- это весьма тонкое балансирование между экономической теорией, доступностью данных, предварительными идеями и, конечно, эконометрической теорией.

Данные в эконометрике никогда не являются экспериментальными. Не правда ли, было бы интересно удвоить цены на сахар, оставив все остальные цены неизменными и посмотреть на реакцию потребителя? Вероятно, это и было возможно в Советском Союзе, но определенно невозможно в современной России, и, следовательно, эконометрии не может ставить подобные эксперименты.

Все параметры изменяются одновременно. Данные, с которыми мы должны работать, не являются результатом контролируемого эксперимента. Они -- не экспериментальные.

В физике, химии, биологии, медицине можно проводить контролируемые эксперименты, но только не в экономике. (Астрономические данные также не являются экспериментальными: мы не можем изменить орбиту Марса, чтобы посмотреть, как это повлияет на орбиту Земли.) Отсюда следуют серьезные последствия для эконометрической теории. Традиционные методы математической статистики -- теория оценивания и проверки гипотез -- были развиты для экспериментальных наук, но не для экономики. Эти методы, таким образом, не могут быть без какой-либо модификации применены в эконометрике.

Существует ли эконометрический метод? Конечно, не такой метод, который берет за руку неискушенного исследователя и ведет его от А к В, затем к С и так далее. К счастью, такого метода не существует, иначе все эконометристы остались бы без работы. Имеется в виду нечто менее амбициозное. Существует ли единый подход к прикладным эконометрическим исследованиям? Если просмотреть статьи, опубликованные в ведущих журналах, может показаться, что такой подход существует. В самом деле, большинство работ имеют одну и ту же структуру: введение, обзор литературы, модель, описание данных, некоторые эконометрические трудности и как автор их преодолел, прикладные результаты, заключение. Таким образом, существует некий единый подход к тому, как должны быть изложены результаты прикладной работы, но это имеет мало отношения к тому, как проводить собственно исследования. Ведь статьи никогда не содержат раздела "журнал экспериментов", в котором автор рассказал бы о том, как и в каком порядке, он проводил исследование, каткие ошибки делал и т. д.

Традиционная эконометрика предписывает исследователю построить модель, собрать данные, выбрать подходящий метод оценивания и затем оценить модель. После того как получена подходящая модель, можно делать шаги в разных направлениях: оценивать функции параметров (например, эластичности), проверять гипотезы, представляющие интерес, делать прогнозы или давать рекомендации по экономической политике. Это хороший метод, но он не работает. Он слишком амбициозный. В отличие от физики в экономике нет моделей, которые были бы справедливы во всех случаях. Лучшее, на что можно надеяться, -- то, что модель будет справедлива локально. Это означает, что модель должна зависеть от того, на какой главный вопрос собирается ответить исследователь. Назовем его центром (фокусом) исследования. По нашему мнению, выбор центра исследования -- это единственный здравый путь его начала. Все остальное: модели, необходимые данные, метод оценивания -- зависит от этого. Вышесказанное может многим показаться очевидным, но это не очевидно для большинства эконометристов.

Эконометристы, конечно, имеют разные представления о том, как проводить прикладные исследования. Недавно было несколько дискуссий на эту тему. Всемирный конгресс Эконометрического общества в Кембридже (Массачусетс) в 1985 г. и Австрало-азиатский конгресс в Канберре в 1988 г. содержали в своих программах пленарные дискуссии по методологии эконометрики. В ходе этих дискуссий выяснилось, что есть только один пункт, с которым согласны все эконометристы, -- это подход "сверху вниз". В этом "сверху вниз" методе нам советуют начать с большой модели, включающей большое количество переменных, и затем тестировать их значимость. Если в результате проверки статистических гипотез переменная оказывается незначимой, ее удаляют из модели. Несколько таких шагов приводят к меньшей модели, в которой остались только существенные переменные. В принципе это звучит прекрасно и имеет определенные теоретические преимущества. Но есть некоторые трудности. Первая -- то, что это не работает. Если вы пытаетесь оценить модель, содержащую все мыслимые переменные, вы получаете бессмысленный результат. Это знакомо каждому, связанному с прикладной эконометрикой. Вторая трудность состоит в том, что вы не можете получить что-то новое этим методом, так как самое интересное и есть построение "верхней" модели, а о том, как это делать, ничего не сказано. Поэтому никто из прикладных эконометристов не идет таким путем. Вместо этого они используют подход "снизу вверх". При этом подходе сначала выбирается простая модель, которая затем усложняется. В сущности, так же поступают исследователи и в других областях знаний.

Таким образом, существует некоторая теория для подхода "сверху вниз", но нет теории для подхода "снизу вверх", который используется на практике. Нет теории, подсказывающей прикладному эконометристу, как переходить от малого к большому, например, как выбрать новую переменную, если он чувствует, что небольшое число переменных в простейшей модели недостаточно. Это непростая задача для эконометриста-теоретика, но это, по крайней мере, то, что прикладные исследователи могли бы использовать.

Печальным следствием этого столкновения между теорией "сверху вниз" и практикой "снизу вверх" является представление результатов. Здесь прикладной эконометрист встречает некоторое затруднение, так как свои результаты он получил с использованием подхода "снизу вверх", в то время как журнальные традиции предписывают придерживаться в статьях подхода "сверху вниз". На практике это происходит таким образом. Сначала прикладной эконометрист "играет" с данными, начиная с небольшой модели, затем добавляет в нее компоненты до тех пор, пока не будет удовлетворен моделью. (Снизу вверх) Затем, чтобы удовлетворить требованиям редактора журнала, он добавляет в модель переменные, которые, по его мнению, в ней должны отсутствовать. Эту расширенную модель он и представляет в начале статьи. Далее, следуя подходу "сверху вниз", он проверяет, должны ли присутствовать в модели переменные, которые он только что добавил, удаляет их и приходит к ранее полученной модели.

Попробуем представить себе, какую теорию мог бы вызвать к жизни подход "снизу вверх", учитывая, что такая теория пока отсутствует. Такая теория должна была бы, например, помогать ответить на вопрос, какие звенья модели являются наиболее слабыми. Прикладная часть работы имеет несколько аспектов: данные, экономическая теория, эконометрический метод оценивания и др. Исследователь начинает с простейшей модели и с данными, которые есть него под рукой. Он получает некоторые результаты, которыми не вполне удовлетворен. Что дальше? Следует ли расширить модель, применить более сложную процедуру оценивания или необходимо убрать больше данных (или данные лучшего качества)? Эконометристы редко прибегают к этому простому, зачастую самому разумному средству -- улучшить данные. Вместо этого внимание сосредоточивается на модели и методах оценивания.

Зачастую встречаются утонченные улучшения (например, метод максимума правдоподобия с полной информацией вместо инструментальных переменных, непараметрические методы вместо модели) даже в тех случаях, когда используемые данные содержат много "шума", и было бы гораздо полезнее потратить усилия на добывание более надежных данных. Очевидно, должен быть баланс между различными ингредиентами в практической работе, и самые слабые звенья должны быть найдены и укреплены. Существует ли тест, указывающий на слабое звено? Нет, такого теста не существует. Конечно, его нет, как нет и теории "снизу вверх". Поэтому и тест "слабых звеньев", как один из аспектов теории "снизу вверх", также не существует. Такой тест был бы более общим, чем поиск спецификации модели, потому что он должен был бы работать в ситуации, когда модель разумна, но в данных слишком много "шума" или же неверно выбран метод оценивания.

С проблемой "слабых звеньев" связана и проблема агрегирования. Многих исследователей интересуют оценки функций параметров в макроэкономических уравнениях (например, эластичности цен). Очевидно, их можно получить из макромодели. Эти оценки также можно получить усреднением оценок, полученных из микроэкономических соотношений. На первый взгляд, второй подход предпочтительнее, хотя и требует больше данных. Оказывается, микроподход не всегда является более предпочтительным, возможно, потому что микросоотношения могут значительно отличаться от макросоотношений. Даже в том случае, когда микроподход кажется предпочтительнее, он требует больше усилий и средств.

Похожие статьи




Перспективы эконометрики - Эконометрика как наука

Предыдущая | Следующая